
317
8
장
경력 조언과 앞으로의 진로
부분 연구에 그치고 있습니다.
4
GPT
-
3
는 결국 단어를 서로 연결하는 확률 기반 패턴 인식기
이기 때문에 상식이 없습니다. 이를 입증하는 연구들이 있는데, 그중에는 뉴욕 대학교의 게리
마커스
Gary
Marcus
(
https
://
oreil
.
ly
/
fxakC
)가 수행한 연구도 있습니다.
즉, 광범위하게 적용할 수 있는 챗봇을 만드는 것은 아직 어려운 문제이며 대다수의 비즈니스
에서 챗봇은 아직 가치 있는 제안이 아닙니다. 자연어 처리가 정말 하고 싶은 일인데 경력 기회
와 연결되지 않는다면 학계로 들어가 연구를 하는 것이 가장 좋은 방법일 수 있습니다. 알파벳
Alphabet
과 같은 회사에서 학술적인 연구를 하는 회사도 있지만, 그 직원들 중 상당수가 학계 출
신입니다.
다시 한번 강조하지만, 취업 시장을 탐색할 때 기대치를 현실적으로 유지하세요. 기대치가 취
업 시장이 제공하는 수준을 넘어선다면 학계 진로를 적극 고려하세요. 원하는 직종에 박사 학
위나 특정 학력이 필요한 경우가 많아 꿈에 그리던 일을 하는 데 장애가 된다면 필요한 학위를
준비하는 경로도 고려해야 합니다.
8.6
이제 어디로 가야 하나요?
지금까지 데이터 과학의 환경을 살펴봤으니 이제 어디로 가야 할까요? 그리고 데이터 과학의
미래는 어떻게 될까요?
먼저, 데이터 ...